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Carreira: Engenharia de Dados

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Fundamentos Essenciais:

Este estágio é dedicado à compreensão dos fundamentos de matemática, estatística e programação.

Linguagens de Programação:

Dominar uma linguagem de programação como Python (com bibliotecas como NumPy, Pandas, scikit-learn) ou R (com bibliotecas como tidyverse, caret).

Manipulação de Dados:

Aprender a coletar, limpar e pré-processar dados de diferentes fontes utilizando ferramentas como Pandas (Python) ou dplyr (R).

Banco de Dados:

Familiarizar-se com sistemas de gerenciamento de banco de dados como MySQL, PostgreSQL, MongoDB para manipulação e consulta de dados.

Big Data e Ferramentas de Processamento de Dados:

Introdução às tecnologias de big data como Apache Hadoop (HDFS, MapReduce), Apache Spark (Spark SQL, Spark Streaming) e ferramentas de processamento de dados em tempo real como Apache Kafka.

Aprendizado de Máquina e Data Science:

Explorar algoritmos de aprendizado de máquina usando bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch para deep learning, juntamente com técnicas de análise de dados.

Visualização de Dados:

Desenvolver habilidades para criar visualizações claras e informativas de dados usando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn (Python) ou ggplot2 (R), além de ferramentas como Tableau, Power BI.

Desenvolvimento de Aplicações e Implantação:

Aprender a integrar modelos de aprendizado de máquina em aplicativos usando frameworks como Flask (Python), Django (Python) ou Shiny (R) e implantá-los em produção usando serviços em nuvem como AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure.

Avançado e Especialização:

Especializar-se em áreas específicas, como processamento de linguagem natural (usando bibliotecas como NLTK, spaCy), visão computacional (usando OpenCV, TensorFlow, PyTorch), análise de séries temporais, entre outros.

Aperfeiçoamento e Aprendizado Contínuo:

A jornada na engenharia de dados e data science é contínua. Continue explorando novas tecnologias, participando de comunidades, contribuindo para projetos de código aberto e buscando oportunidades de aprendizado e crescimento contínuo.

Este roadmap oferece uma estrutura geral para adquirir habilidades em engenharia de dados e data science, com exemplos de tecnologias amplamente utilizadas em cada etapa. Lembre-se de ajustar o ritmo e os recursos de acordo com suas necessidades e interesses específicos.

Criado por Leonardo Anderson Pinheiro dos Santos

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Última atualização em

30/09/2024

O que é esta trilha?

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